辛普森悖論（Simpson's Paradox）是一種在數據分析中可能遇到的現象，它揭示了在考慮多箇變量和子羣體時，局部趨勢與整體趨勢可能出現不一致的情況。具體來說，當我們在分析兩種變量之間的相關性時，如果在不同的子羣體中觀察到一種趨勢，例如在一箇子羣體中，變量A比變量B更優，而在另一箇子羣體中也是如此，但在總體數據分析時，變量A可能不再表現出優勢，甚至可能比變量B更差。這種現象通常是由於忽略了混雜變量或分組資料基數的差異所導致的。
爲了避免辛普森悖論，分析數據時應考慮以下幾點：
細分數據：將數據按照不同維度進行細分，以識別潛在的局部趨勢。
對比多箇維度：在分析數據時，應對比多箇維度的數據，而不是隻關注一箇維度的數據。
採用統計學方法：使用迴歸分析、方差分析等統計學方法來控制不同維度的影響。
增加樣本量：儘可能地增加樣本量，以減少統計偏差的影響。
從實際業務出發：在分析數據時，應該從實際業務出發，瞭解數據背後的實際情況。
辛普森悖論是一箇重要的概念，它提醒我們在分析數據時需要考慮整體趨勢和各子羣體趨勢的差異，避免僅憑局部數據得出結論。